Warszawa, 05.11.2026 r.
98 proc.agencji korzysta z AI. Ponad połowa buduje własne rozwiązania. Badanie SAR.
Niemal wszystkie agencje SAR biorące udziałw badaniu dotyczącym transformacji AI wdrażają sztuczną inteligencję, a co druga buduje własne rozwiązania AI. Inwestycjom w kompetencje zespołów i technologię towarzyszy tworzenie standardów bezpieczeństwa AI. Co to oznacza wpraktyce dla komunikacji z wykorzystaniem AI, jakości usług i sposobów ich wyceny? Odpowiadają eksperci Grupy Roboczej SAR ds. AI w branży komunikacji.
W badaniu Stowarzyszenia Komunikacji Marketingowej SAR poświęconym transformacji AI, przeprowadzonym w II kwartale 2026 r., wzięło udział 65 agencji różnej wielkości: od firm zatrudniających do 30 osób po organizacje liczące ponad 400 pracowników. Największą grupę stanowiły agencje zatrudniające od 31 do 80 osób (38 proc.).
Badanie objęło wykorzystanie technologii, organizację pracy, inwestycje oraz modele rozliczeń za usługi z wykorzystaniem AI. Z komentarzy ekspertów wynika, że coraz większego znaczenia nabiera sposób wykorzystania narzędzi: połączenie ich z wiedzą o marce i kategorii, doświadczeniem zespołu i potrzebami konkretnego klienta.
Uporządkowane procedury nową przewagą agencji
82 proc. badanych agencji ma polityki dotyczące stosowania AI w firmie i we współpracy z klientami. Takie standardy określają m.in.dopuszczalne zastosowania narzędzi, sposób postępowania z danymi oraz odpowiedzialność za przygotowywane materiały. Pomagają również ustalać warunki realizacji projektów z uwzględnieniem wymagań reklamodawców. Dla porównania jeszcze dwa lata temu 90 proc. agencji nie miało regulaminu AI, a 85 proc. niedostosowało umów.
„Gdy w 2024 zainicjowaliśmy Grupę ds. AI w SAR, największą barierą we wdrażaniu AI w agencjach nie była technologia, tylko kwestie prawnei brak wewnętrznych wytycznych oraz zasad. Branża poradziła sobie z tym wyzwaniem, i to szybciej, niż ktokolwiek zakładał. Nasza Grupa Robocza niewątpliwie miała w tym swój udział. Już w 2024 roku udostępniliśmy członkom gotowe standardy: przykładową politykę korzystania z narzędzi generatywnej AI, FAQ o uwarunkowaniach prawnych oraz wytyczne dla klientów” – mówi Michał Dunin, prezes WebTalk, lider Grupy AI SAR.
Wyniki tegorocznego badania pokazują, że klienci różnie podchodzą do wykorzystania AI. 55 proc. agencji nie spotyka się z ograniczeniami lub jedynie sporadycznie. Wśród nich są m.in. firmy, których wszyscy klienci dopuszczają korzystanie z AI bez restrykcji – stanowią one jedną piątą ogółu badanych. Z kolei 22 proc. respondentów wskazuje, że ponad 30 proc. ich klientów zawęża zakres stosowania tej technologii lub całkowicie zakazuje jej używania przy tworzeniu usług i produktów kreatywnych.
Konieczność stosowania zasad i polityk bezpieczeństwa we współpracy marek z agencjami potwierdzają również badania na rynkach międzynarodowych. Wg badania „State ofAI in Marketing 2026” World Federation of Advertisers (WFA), 75 proc. badanych marek wymaga nadzoru człowieka nad generowanymi treściami, a 57 proc. ich formalnej weryfikacji i zatwierdzenia. Niemal 70 proc. firm wymaga od agencji ujawniania wykorzystania AI, a 59% zabezpiecza te kwestie odpowiednimi zapisami w klauzulach do umów.[1]
„Rośnie grupa klientów ostrożnych wobec AI, więc agencja, która ma uporządkowane zasady i realnie odpowiada za bezpieczeństwo, staje się dla nich partnerem, a nie dodatkowym ryzykiem” – podkreśla Michał Dunin.
Własne ekosystemy AI kluczem do unikalności
Wykorzystanie genAI jest już codziennością w agencjach (98proc. badanych korzysta z AI). Najczęstsze zastosowania sztucznej inteligencji to research i analiza danych (97 proc.), generowanie grafik (95 proc.) oraz tekstów (92 proc.), a także poszukiwanie inspiracji (88 proc.).
Dagmara Gadomska, General Manager w PublicisWorldwide, zwraca uwagę, że korzystanie z tych samych modeli w zbliżony sposób może prowadzić do powstawania podobnych pomysłów. GenAI uśrednia wyniki, wygładza styl i prowadzi do bezpiecznego środka przez co zdarza się, że pomysły prezentowane przez różne agencje są generyczne i podobne do siebie.
Z tego względu rynek przechodzi od kupowania licencji do budowania własnych workflow i agentów. Już 52 proc. agencji tworzy własnerozwiązania AI.
„Punktem wyjścia jest z mapowanie procesów agencji i potrzeb klientów, uporządkowanie danych i zasobów oraz podjęcie świadomych decyzji: coautomatyzujemy, co jedynie przyspieszamy, a gdzie pozostawiamy przestrzeń naludzką kreatywność, doświadczenie i ocenę” – wyjaśnia Dagmara Gadomska.
Dla klientów i samych agencji wartość takich rozwiązań jestbardzo konkretna:
- Bezpieczeństwo danych i NDA: kontrola nad tym, jakie dane trafiają do modeli, gdzie są przetwarzane i kto ma do nich dostęp.
- Ochrona unikalności marki: wykorzystanie wiedzy, języka, tone of voice i zasad wizualnych marki zamiast treści uśrednionych przez ogólne modele.
- Workflow end-to-end: rozwiązania projektowane pod konkretne typy projektów i potrzeby klientów, wykorzystujące unikalne procesy oraz wiedzę agencji.
- Skalowanie z kontrolą jakości i governance: Skalowanie z kontrolą jakości i governance: proces obejmujący nie tylko generowanie materiałów, lecz także ich weryfikację, archiwizację, dokumentowanie pochodzenia i prawidłowe oznaczanie treści tworzonych z wykorzystaniem AI.
„AI może skalować zarówno przewagę, jak i przeciętność. O tym, co ostatecznie skaluje, decydują procesy, dane, zasady i ludzie” – zaznacza Dagmara Gadomska.
O wartości AI decydują kompetencje ludzi
Aż 62 proc. badanych agencji powołało już osobę lub dedykowany zespół odpowiedzialny za rozwój AI, a 58 proc. prowadzi dla swoich pracowników systematyczne szkolenia. Zamiast rekrutować na zewnątrz czy redukować etaty, firmy stawiają na ewolucję kompetencji wewnątrz własnych struktur – zlecanie zadań zewnętrznym specjalistom deklaruje jedynie 13 proc. badanych, a około 40proc. zdecydowało się na pozyskanie nowych talentów z rynku. To pokazuje, żeobecne zespoły agencji skutecznie przyswajają nowe technologie i trwa inwestycja w kompetencje AI.
„Licencję kupuje się w pięć minut. Kompetencje buduje się miesiącami. Dostęp do narzędzi przestał być przewagą, bo ma go dziś każdy włącznie (a może przede wszystkim) z klientami. Przewagą jest nasze doświadczenie i świadome podjęcie decyzji: kiedy AI użyć, kiedy zrezygnować, jak ocenić wyniki i kto się pod nimi podpisze. AI skraca produkcję, ale nie skraca odpowiedzialności. Ktoś musi sprawdzić, czy wygenerowany materiał nienarusza cudzych praw, czy wizerunek i głos są legalnie wykorzystane i czy treść jest właściwie oznaczona” – tłumaczy Przemysław Puchalski, ExecutiveCreative and Strategy Director w Cheil.
W jego ocenie rośnie znaczenie zarządzania prawami oraz znajomości wymagań formalnych. Dlatego systematyczne szkolenia, podnoszenie kwalifikacji i stały nadzór nad projektami stanowią dziś kluczową część realnych kosztów pracy nowoczesnej agencji. Od 2 sierpnia obowiązki przejrzystości z art. 50 AI Act, w tym oznaczanie deepfake'ów, przestały byćteorią. Z kolei art. 4 AI Act wciąż zobowiązuje każdą firmę korzystającą z AI do działań wspierających rozwój kompetencji zespołów.
„W mojej ocenie obok kreatywności rosną dziś kompetencje, o których jeszcze niedawno mało kto w agencji myślał: kontrola jakości treści generowanych przez AI, compliance i zarządzanie prawami. To one chronią markę klienta. Klient nie płaci za to, że mamy najnowsze narzędzia pracy generatywnej. Płaci za to, że wiemy, co z nim zrobić, i bierzemy za to odpowiedzialność, a to waluta, której nie sposób przecenić” – podkreśla Przemysław Puchalski.
Nowe możliwości wymagają inwestycji
W 2025 r. 97 proc. badanych agencji ponosiło wydatki na tokeny,licencje i subskrypcje, a 67 proc. na szkolenia. Ponad 100 tys. zł na inwestycjew AI wydało 30 proc. firm.
Według Łukasza Gumowskiego, Creative & StrategyPartner w Plej, zakup dostępu do modeli to tylko część inwestycji. Agencje finansują również rozwój pracowników oraz własnego oprogramowania, naukę nowego sposobu pracy i nadzór nad przygotowywanymi materiałami. W jego ocenie kosztyte pozostaną, choć zmieni się ich struktura – dostęp do modeli staje się kosztem zmiennym, a kompetencje, nadzór i odpowiedzialność za to, co wychodzi zagencji – pozycją stałą.
„Pytamy, ile czasu oszczędza narzędzie, a jednak zwrot pojawia się gdzie indziej – w tym, co agencja w ogóle potrafi dostarczyć klientowi: własne systemy generujące setki materiałów miesięcznie w zgodzie z marką, produkcję hybrydową, adaptacje na wiele rynków z filtrem kulturowym. Modele mamy wszyscy te same. Różnica jest w tym, co wokół nich budujemy – i tam trzeba szukać zwrotu z inwestycji” – opowiada Łukasz Gumowski.
Rozwój oferty zmienia rozmowę o modeluwyceny
Około 60 proc. badanych agencji zmieniło lub planuje zmienić model wyceny w związku z AI.
Kacper Skocki, Chief Operating Officer w Vision&People, wiąże temat wyceny z przebudową oferty i sposobem świadczenia usług.
„Szansą jest produktyzacja: uporządkowanie wiedzy, metod i narzędzi w powtarzalne rozwiązania konkretnych problemów klienta. Wymaga ona systematycznego gromadzenia doświadczeń i wyraźnego komunikowania wartości, za którą klient płaci, w tym za diagnozę i jakość decyzji. Nie zakładałbym przy tym jednego kierunku zmian dla całego rynku” – komentuje Kacper Skocki.
W jego ocenie rozliczenia powinny uwzględniać pełne kosztypracy z AI, w tym szkolenia, wdrożenia, tokenów, analiz prawnych, pozyskiwania danych i kontroli jakości. Podział korzyści ma pozwalać klientowi otrzymywać większą wartość, a agencji zachować zdolność do finansowania rozwoju technologicznego. Skrócenie czasu wykonania zadania strategicznego, kreatywnego, komunikacyjnego, nie oznacza automatycznego i proporcjonalnego spadku kosztu i ceny usługi, zwłaszcza na etapie rozwoju technologii i konieczności amortyzacji jej kosztów. Otwarte pozostaje pytanie, do jakich modeli sprzedażowych agencje zmierzają.
Dzielenie się doświadczeniami z wdrażania technologii i aktualizacja wiedzy są także tematem spotkań AI Updates, organizowanych przez SAR dla firm członkowskich. Sierpniowa edycja poświęcona była najważniejszym wyzwaniom związanym ze sztuczną inteligencją, w tym: obowiązkom prawnym dotyczącym oznaczania treści i wdrażaniu przepisów AI Act, skali wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji w agencjach oraz ich wpływowi na pracę kreatywną. Więcej informacjio działalności Grupy Roboczej SAR ds. AI w branży komunikacji na stronie www.sar.org.pl/grupa-ai.
[1] World Federation of Advertisers(WFA) „State of AI in Marketing 2026: https://www.publicnow.com/view/B09A8A68C30E43584F82BA770F5EF987190A5413